Пути рационализации затрат на формирование информационных потоков при продвижении продукции на основе экономико-математических моделей

Изменения, происходившие в экономике России в последние годы, изменили задачи, стоящие перед общественным производством. На первое место вышли интересы потребителей и необходимость получения прибыли. Особую актуальность приобрёли вопросы наиболее полного удовлетворения нужд и потребностей клиентов при рационализации использования ограниченных ресурсов предприятия. При этом большое значение в решении данных вопросов (применительно к управлению различными видами ресурсов) играют информационные подсистемы организаций и управленческое моделирование.

Информационные потоки присутствуют во всех сферах деятельности логистической системы. Однако для большей наглядности рассмотрим ту часть организации, в которой данные потоки являются доминирующими.

Представляется, что наиболее полно данному требованию отвечает подсистема маркетинга организации, вся деятельность которой на практике связана с генерированием, преобразованием и поглощением информационных потоков. Любые операции как с материальными, так и с информационными потоками требуют определённых затрат. Для ряда организаций, особенно для тех, которые работают на рынке потребительских товаров, затраты в сфере формирования и реализации маркетинговой политики являются значительными. Поэтому возникает настоятельная потребность в поиске методов сокращения данных затрат и рационализации использования имеющихся ресурсов.

Основой формирования затрат в маркетинговой подсистеме организации являются блоки, формирующие разнонаправленные информационные потоки.

Первый блок – это комплекс продвижения товаров, который включает в себя подсистемы рекламы, стимулирования сбыта, PR и прямых связей с потребителем, генерирующие выходные информационные потоки воздействия на рынок.

Вторым блоком является блок маркетинговых исследований и сбора информации, который, наоборот, поглощает поступающие из внешней среды информационные потоки. В данной статье сосредоточим внимание на первом блоке.

Вопросы повышения эффективности управления затратами, необходимыми для продвижения продукции и особенно на рекламу, неоднократно рассматривались во многих работах, посвящённых разнообразным аспектам маркетинга и сбыта, как российских, так и зарубежных исследователей [1], [2].

Объектом исследования, в данном случае, было выбрано предприятие электротехнической отрасли, осуществляющее производство товаров промышленного назначения, специфика которых обуславливает распределение приоритетов между элементами комплекса продвижения продукции (рис. 1).

Рис. 1. Относительная важность отдельных методов продвижения продукции [3]

Необходимо также отметить, что выпуск продукции рассматриваемого предприятия осуществляется по крупно- и среднесерийной технологии, а количество потребителей достаточно многочисленно, однако они при этом сконцентрированы в чётко обозначенных сегментах. Основными сегментами рынка потребителей здесь являются: железнодорожный, морской и речной транспорт, городской электротранспорт и связь. Специализация потребителей по сегментам усиливает специфику распределения приоритетов, указанных на рис. 1.

В табл. 1 представлены данные по совокупным затратам и объёмам реализации продукции, имевшим место в 1999-2002 гг. с периодом в ½ года. Применяя причинно-следственные методы анализа, рассмотрим целесообразность затрат на отдельные виды мероприятий по продвижению продукции. При этом затраты будем рассматривать как факторы, а объём прибыли - как результат.

Таблица 1

Распределение затрат на мероприятия по продвижению продукции в 1999-2002 гг. (в тыс. у.д.е.)

Период (полугодие)	Объём реализации (у)	Реклама (х)	PR	Стимулирование	Прямые контакты
1-е 1999	19766,74	29,65	11,62	7,24	5,08
2-е 1999	32250,99	32,12	17,45	8,50	9,45
1-е 2000	33987,81	37,04	14,98	8,21	6,41
2-е 2000	50981,71	33,55	20,68	8,90	7,84
1-е 2001	30093,26	35,64	5,47	8,86	6,58
2-е 2001	41557,36	32,89	5,47	20,68	9,85
1-е 2002	47363,10	35,14	6,64	27,48	9,61
2-е 2002	57888,23	31,57	6,15	36,43	12,76

Определим на основе формулы (1) и таблицы 2 наличие и силу связи между объемом реализации продукции и затратами на рекламу:

, (1)

где r – коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n – объём выборки.

Таблица 2

Расчет данных для определения коэффициента корреляции r

Период (полугодие)	Объем реализации, тыс. у.д.е., Y	Затраты на рекламу, тыс. у.д.е., X	Y2	XY	X2
1-е 1999	19766,74	29,65	390723843,74	585997,13	878,86
2-е 1999	32250,99	32,12	1040126354,12	1035779,48	1031,45
1-е 2000	33987,81	37,04	1155171099,17	1258864,10	1371,87
2-е 2000	50981,71	33,55	2599134973,13	1710461,24	1125,64
1-е 2001	30093,26	35,64	905604430,70	1072382,55	1269,87
2-е 2001	41557,36	32,89	1727014182,80	1366706,54	1081,57
1-е 2002	47363,10	35,14	2243263046,10	1664396,10	1234,90
2-е 2002	57888,23	31,57	3351047392,05	1827541,67	996,68
Итого:	313889,20	267,58	13412085321,8	10522128,8	8990,84

При r = 0,1095 между переменными существует очень слабая прямая линейная связь.

Однако необходимо учитывать, что результаты рекламного воздействия проявляются, как правило, только через некоторый период. Наличие, а также величина подобного временного лага представляют для организации определённый интерес, поскольку можно прогнозировать возможное повышение спроса на продукцию, а также определять эффективность рекламного воздействия в целом.

Проведём анализ исследуемых факторов на предмет возможного наличия временного лага на основе корреляционно-регрессионного анализа. Предположим, что временной лаг составляет один период, то есть в данном случае полгода (табл. 3).

Таблица 3

Расчет данных для определения коэффициента корреляции r при наличии временного лага в один период

Период (полугодие)	Объем реализации, тыс. у.д.е., Y	Затраты на рекламу, тыс. у.д.е., X	Y2	XY	X2
1-е 1999			0,00	0,00	0,00
2-е 1999	32250,99	29,65	1040126354,12	956100,58	878,86
1-е 2000	33987,81	32,12	1155171099,17	1091559,49	1031,45
2-е 2000	50981,71	37,04	2599134973,13	1888296,16	1371,87
1-е 2001	30093,26	33,55	905604430,70	1009643,59	1125,64
2-е 2001	41557,36	35,64	1727014182,80	1480909,16	1269,87
1-е 2002	47363,10	32,89	2243263046,10	1557641,19	1081,57
2-е 2002	57888,23	35,14	3351047392,05	2034261,93	1234,90
	294122,46	236,01	13021361478,0	10018412,1	7994,16

Подставляя данные табл. 3 в формулу (1), получим:

Существенный рост коэффициента показывает возрастание силы связи между исследуемыми факторами, что доказывает наличие временного лага между рекламным воздействием и объёмом реализации для данного предприятия.

Необходимо проверить возможность усиления реакции на рекламное воздействие в более отдалённые периоды на основе того же метода.

Проведённые расчёты показали, что коэффициент, характеризующий силу связи между затратами на рекламу и объёмом реализации, через два временных периода, то есть через год, равен (- 0,1585), что показывает связь не только слабую, но и обратную, не характерную для рассматриваемой ситуации. Если рассматривать коэффициент, характеризующий силу связи между затратами на рекламу и объёмом реализации через три временных периода, то он будет равен 0,1045, что опять же показывает практически полное отсутствие связи.

Таким образом, можно сделать вывод о наличии связи между затратами на рекламу и увеличением объёма реализации с временным лагом в полгода. Однако значение коэффициента корреляции зависит и от размера выборки, поэтому для большей надежности полученных результатов следует рассчитать критерий обратного распределения Стьюдента t, который позволит с определенной вероятностью говорить о конечных результатах данного анализа. Критерий t определяется по формуле

, (2)

При r = 0,65 и n = 7

Учитывая, что согласно обратному распределению Стьюдента на 11,5%-ном уровне значимости t_0,0575 » 1,906, и значение расчётного критерия t больше, чем t_0,0575, то уровень значимости исследуемого коэффициента корреляции не больше 11,5 %, то есть наличие связи при принятых размерах выборки существует с вероятностью не меньше 88,5 %.

При этом можно определить функцию линейной зависимости между рассматриваемыми факторами по формуле:

Y = a + bx, (3)

где a –точка пересечения линии тренда с осью ординат;

b – угол наклона линии тренда.

Для определения параметров указанной прямой можно использовать широко известный метод наименьших квадратов.

Необходимо отметить, что проведённое исследование является в достаточной степени упрощённым и требует дальнейшей детализации с целью получения данных, которые могут быть использованы в практической деятельности. Следующим шагом должно стать проведение многофакторного корреляционно-регрессионного анализа. Однако приведенные результаты могут быть использованы для повышения рациональности применения ресурсов организации при продвижении ее продукции на рынок.